export const interactiveOptions = {
  direction: 'horizontal',
  list: [
    {
      value: 'topic_suggestion',
      label: '我只有大致方向需要进行选题建议',
      iconConfig: { name: 'icon-info-o', color: '#5e7ce0' },
      desc: '获取Meta分析选题建议',
    },
    {
      value: 'search_strategy',
      label: '我已经确定选题，需要专业的检索式',
      iconConfig: { name: 'icon-star', color: 'rgb(255, 215, 0)' },
      desc: '根据选题生成检索式',
    },
    {
      value: 'data_extraction_meta_analysis',
      label: '我已经完成检索和文献下载，需要进行数据提取与meta分析',
      iconConfig: { name: 'icon-priority', color: '#3ac295' },
      desc: '辅助进行数据提取和Meta分析',
    },
    {
      value: 'result_interpretation',
      label: '我想获取该结果的解读并提问',
      iconConfig: { name: 'icon-question', color: '#f56c6c' },
      desc: '获取Meta分析结果解读',
    },
    {
      value: 'missing_files',
      label: '我想补充缺失的文件重新分析',
      iconConfig: { name: 'icon-upload', color: '#909399' },
      desc: '补充缺失文献重新分析',
    },
  ],
};

export const simplePrompt = [
  { value: 'welcome_message', label: '开始使用助手' },
  { value: 'topic_input_prompt', label: '输入研究题目' },
  { value: 'analysis_options_prompt', label: '选择分析选项' },
  { value: 'question_prompt', label: '提问环节' },
  { value: 'final_message', label: '结束使用' },
  { value: 'feature_1', label: '功能介绍' },
  { value: 'help_1', label: '使用帮助' },
  { value: 'feedback_1', label: '反馈问题' },
  { value: 'model_selection', label: '我应该选择哪个模型？' },
  { value: 'heterogeneity_explanation', label: '异质性是什么？' },
  { value: 'coze_assistant', label: '选题助手链接' },
];

export const mockAnswer: Record<string, string> = {
  welcome_message: `您好，我是您的肿瘤临床研究助手，我将协助您进行meta分析的选题、文献检索、数据提取以及作图。请输入您目前的研究阶段：
1.我只有大致方向需要进行选题建议
2.我已经确定选题，需要专业的检索式进行检索
3.我已经完成检索和文献下载，需要进行数据提取与meta分析
请输入1、2、3中的任意一个数字：`,

  topic_input_prompt: `请输入您的meta分析的题目：`,

  analysis_options_prompt: `根据分析在输入的3篇中，去重后有3篇，有0篇缺失HR数据，见meta_files_NA.csv，同时缺失1篇文献的pdf，见meta_files_miss.csv；最终分析3篇文献，统计分析结果见result文件夹。请选择以下选项：
1.我想补充缺失的文件重新分析
2.我想获取该结果的解读并提问
请输入1，2中的任意一个数字：`,

  question_prompt: `您对结果有什么问题吗？输入问题内容（输入'退出'或'q'结束提问）：`,

  final_message: `已结束提问，请在result文件夹查看所有结果文件，感谢您的使用！`,
  topic_suggestion: `可点击\nhttps://www.coze.cn/store/agent/7508406128570122259?bot_id=true\n使用我们开发的选题助手进行辅助选题吧！\n\n您好！我是您的肿瘤meta 分析 AI 助手，让我们来讨论 meta 选题吧！\n\n好的，我需要先了解您的具体研究领域。请问您目前的研究方向或所在科室是什么？例如：乳腺癌、肺癌、肿瘤科、普外科等（这将帮助我为您提供更精准的选题建议）。\n\n### 现有meta简述：\n#### 研究分类1：保乳手术切缘状态与复发风险\n- [ASO Visual Abstract: Positive Margin Rates After Breast-Conserving Surgery by Histologic Subtype](https://doi.org/10.1245/s10434-025-17503-6)\n- [Critical appraisal of the 2 mm threshold in ductal carcinoma in situ](https://doi.org/10.21037/gs-2025-108)\n#### 研究分类2：术后淋巴水肿干预措施\n- [Immediate lymphovenous anastomosis is effective in preventing breast cancer-related lymphedema](https://doi.org/10.1016/j.bjps.2025.04.031)\n- [Effects of different types of exercise intervention for alleviating breast cancer-related lymphedema](https://doi.org/10.1136/bmjopen-2024-098064)\n#### 研究分类3：新辅助治疗方案比较\n- [Comparative Efficacy of Neoadjuvant Endocrine Therapy vs Chemotherapy in ER+ Breast Cancer](https://doi.org/10.1155/tbj/1670410)\n- [Effect of post-mastectomy radiation therapy on survival in lymph node micrometastases](https://doi.org/10.3389/fonc.2025.1489390)\n#### 研究分类4：中医药及替代疗法\n- [Acupuncture for systemic therapy-associated insomnia](https://doi.org/10.3389/fonc.2025.1494929)\n- [Efficacy of Angelica sinensis in endometrial cancer](https://doi.org/10.1007/s12672-025-02619-8)（虽为子宫内膜癌，方法可借鉴）\n#### 研究分类5：遗传因素与风险预测\n- [Germline variants on breast cancer risk in Japanese women](https://doi.org/10.1016/j.ebiom.2025.105758)\n- [PARP-1 inhibitor resistance gene expression patterns](https://doi.org/10.1007/s00335-025-10134-y)\n---\n### 备选选题：\n0. **保乳手术切缘宽度（1mm vs 2mm）对局部复发率影响的meta分析**\n（现有研究对切缘标准存在争议，需更新纳入2023年后高质量研究）\n0. **不同淋巴水肿预防措施（手术重建 vs 压力治疗）的长期效果比较**\n（当前meta多关注单一干预，缺乏头对头比较研究）\n0. **新辅助化疗联合CDK4/6抑制剂在HR+/HER2-乳腺癌中的病理完全缓解率分析**\n（2024年多项II期临床研究结果公布，尚未有系统评价）\n0. **BRCA1/2突变携带者保乳手术与全乳切除的远期生存比较**\n（遗传因素对术式选择的影响存在临床实践差异）\n0. **针灸改善芳香化酶抑制剂相关关节疼痛的剂量-效应关系研究**\n（现有meta显示有效但最佳干预方案未明确）\n---\n### 后续meta分析建议：\n0. **文献检索策略**：在PubMed/EMBASE中使用扩展检索式：\"breast conserving surgery\"[Mesh] AND (\"margin width\" OR \"tumor-free margin\")，限定近5年临床研究\n1. **纳入排除标准**：优先纳入多中心RCT研究，排除样本量<50的单中心回顾性研究\n2. **质量评估**：采用ROBIS工具评估偏倚风险，对NOS评分≥7分的研究进行敏感性分析\n3. **统计分析**：使用随机效应模型处理异质性，对亚洲人群进行亚组分析\n4. **证据可视化**：通过contour-enhanced funnel plot检测发表偏倚，绘制累积meta分析图展示证据演变过程\n是否需要针对某个备选选题深入探讨其可行性？或者您有更关注的研究方向需要调整？`,
  
  search_strategy: `专业检索式如下：

**(Breast Neoplasms[mesh] OR "hormone receptor positive breast cancer"[tw] OR "HR+ breast cancer"[tw] OR "HER2-negative breast cancer"[tw] OR "Estrogen Receptor Positive Tumor"[mesh] OR "Progesterone Receptor Positive Tumor"[mesh] OR "HER2/neu Antigen, Negative"[mesh]) AND (CDK4/6 Inhibitors[mesh] OR palbociclib[drug] OR ribociclib[drug] OR abemaciclib[drug] OR "PD0332991"[chem] OR "LEE011"[chem] OR "LY2835219"[chem]) AND ("clinical trials as topic"[mesh] OR randomized[tw] OR randomised[tw] OR nonrandomized[tw] OR nonrandomised[tw] OR controlled[tw])**

https://clinicaltrials.gov/ct2/results?term=HR%2B%2FHER2-%2Bbreast+cancer+neoadjuvant+chemotherapy+CDK4%2F6+inhibitor

可点击上述clinicaltrials.gov网站查看相关的临床试验进展！`,
  
  data_extraction_meta_analysis: `根据分析在输入的4篇中，去重后有4篇，有0篇缺失HR数据，见meta_files_NA.csv，同时缺失0篇文献的pdf，见meta_files_miss.csv；最终分析4篇文献，统计分析结果见result文件夹。

**同时在侧栏输出统计分析的结果和图片**

**侧栏输出：**
效应模型: ['Fixed', 'Random']
meta分析结果:
             HR      95%-CI %W(common) %W(random)
Merseburger ( 2022 ) 0.7200 [0.5300; 0.9600]    13.4    24.3
Bergh ( 2012 )    0.9900 [0.8100; 1.2000]    30.6    25.5
Moore ( 2018 )    0.3000 [0.2300; 0.4100]    14.2    24.4
Sparano ( 2009 )   0.6500 [0.5500; 0.7700]    41.8    25.8

Number of studies: k = 4
             HR      95%-CI   z  p-value
Common effect model  0.6719 [0.6026; 0.7491] -7.17 < 0.0001
Random effects model 0.6145 [0.3760; 1.0041] -1.94  0.0519

Quantifying heterogeneity (with 95%-CIs):
tau^2 = 0.2358 [0.0644; 3.5484]; tau = 0.4856 [0.2537; 1.8837]
I^2 = 93.4% [86.2%; 96.8%]; H = 3.88 [2.69; 5.59]

Test of heterogeneity:
Q d.f.  p-value
45.20   3 < 0.0001

Details of meta-analysis methods:
- Inverse variance method
- Restricted maximum-likelihood estimator for tau^2
- Q-Profile method for confidence interval of tau^2 and tau
- Calculation of I^2 based on Q

![img](./src/assets/wps2.png)`,
  
  feature_1: 'MateChat是一款智能对话助手，具有以下主要功能：\n\n1. **智能问答**：基于大型语言模型，可以回答各类问题，包括知识性问题、编程问题等\n\n2. **代码辅助**：提供代码编写、调试、优化建议，支持多种编程语言\n\n3. **文档生成**：帮助用户生成各类文档，如技术文档、报告、总结等\n\n4. **知识库集成**：可以连接到企业内部知识库，提供针对性的专业回答\n\n5. **多模态交互**：支持文本、图像等多种输入方式\n\n6. **个性化助手**：根据用户的使用习惯和需求进行个性化定制',
  
  help_1: '**MateChat使用指南**\n\n1. **开始对话**：直接在输入框中输入您的问题或需求\n\n2. **选择智能体**：点击左下角的智能体选择器，可以切换不同专业领域的智能体\n\n3. **使用提示词**：点击界面上的提示词可以快速开始特定主题的对话\n\n4. **添加知识**：点击"添加知识"按钮，可以上传文档或链接，让MateChat基于这些资料回答问题\n\n5. **反馈机制**：使用对话气泡下方的点赞/点踩按钮对回答进行评价\n\n6. **复制内容**：点击回答气泡中的复制图标可以复制回答内容\n\n7. **新建对话**：点击右下角的"+"按钮开始新的对话\n\n如需更多帮助，请联系系统管理员。',
  
  feedback_1: '感谢您使用肿瘤临床试验研究助手！我们非常重视您的使用体验和专业建议。\n\n**反馈渠道**：\n\n1. **学术反馈**：如果您在meta分析过程中发现方法学问题或有改进建议，请详细描述具体的统计学或临床问题\n\n2. **功能建议**：对于选题建议、检索策略生成、数据分析等功能的改进意见\n\n3. **数据质量**：如发现分析结果异常或数据提取错误，请提供具体的文献信息\n\n4. **技术支持**：遇到软件使用问题或分析流程疑问\n\n**联系方式**：\n- 邮件：research.support@meta-analysis.com\n- 学术交流群：Meta分析研究者社区\n- 在线文档：访问我们的方法学指南和常见问题解答\n\n**质量保证**：\n我们的团队包括生物统计学专家和临床研究专家，会认真审阅每一条反馈，持续优化算法和分析方法，确保为研究者提供高质量的meta分析支持。\n\n已结束提问，请在result文件夹查看所有结果文件，感谢您的使用！',
  
  result_interpretation: `0. 研究总结
背景：本meta分析纳入4项肿瘤联合治疗对比单药治疗的随机对照试验（RCT），旨在评估联合治疗方案在肿瘤治疗中的总体生存（OS）获益。
方法：采用Inverse variance方法进行异质性加权分析，固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）双模型验证。使用Q-Profile法计算tau²置信区间，I²指标评估异质性（I²=93.4%）。研究质量 评估采用Cochran's Q检验（Q=45.20, p<0.0001）。
结果：FE模型显示联合治疗HR=0.67（95%CI 0.60-0.75，p<0.0001），RE模型HR=0.61（95%CI 0.38-1.00，p=0.0519）。纳入研究异质性显著（I²=93.4%），各研究HR差异达3.3倍（0.30-0.99）。
结论：在固定效应模型下，联合治疗较单药治疗具有统计学显著生存优势，但高异质性提示结果需谨慎解读。
0. 结果分析
显著性：FE模型结果具有高度统计显著性（p<0.0001），但RE模型p值接近阈值（0.0519），提示 效应稳定性受异质性影响。
效应量：联合治疗HR=0.67（固定效应），对应绝对风险降低32%（1-0.67），相当于每治疗3例患 者可多获得1例生存改善。
效应方向：所有纳入研究HR均<1（0.30-0.99），其中3/4研究（75%）显示显著生存获益（Bergh研究p=0.36除外）。
异质性：tau²=0.236，I²=93.4%表明存在显著临床异质性，各研究效应量变异系数达48.6%（tau=0.486）。
0. 结果解释
临床意义：提示联合治疗可能通过多靶点协同机制改善生存，但需注意：
- Moore研究HR=0.30（95%CI 0.23-0.41）显示显著剂量效应，可能提示特定药物组合的增效作用
- Bergh研究HR=0.99（p=0.36）提示部分联合方案可能存在拮抗作用
- Sparano研究贡献41.8%权重，其HR=0.65可能主导整体效应
风险提示：高异质性（I²>90%）提示存在未控制混杂因素，可能包括：
- 肿瘤类型异质性（纳入研究涵盖不同癌种）
- 治疗方案差异（联合用药组合不统一）
- 随访时间差异（研究跨度2009-2022）
0. 结果讨论
研究局限：
① 纳入研究数量有限（k=4），且样本量未知（原始数据未提供）
② 药物组合方案不统一（如Merseburger研究可能为PD-1+化疗，Moore研究可能为靶向+化疗）
③ 生存终点未标准化（部分研究可能使用无进展生存期替代OS）
④ 未进行亚组分析（如分子分型、分期分层）
未来发展：
① 开展网络meta分析比较不同联合方案
② 建立异质性来源清单（如按肿瘤类型、治疗线次分层）
③ 采用机器学习算法探索异质性驱动因素
④ 开发预测模型整合生物标志物与临床特征
⑤ 建议采用Cochran协作网推荐的方法学改进：
- 使用Knapp-Hartung修正法处理随机效应
- 进行发表偏倚评估（如漏斗图、Egger检验）
- 采用R语言metafor包进行敏感性分析`,
  
  missing_files: `**缺失文件处理流程**

根据分析在输入的3篇中，去重后有3篇，有0篇缺失HR数据，见meta_files_NA.csv，同时缺失1篇文献的pdf，见meta_files_miss.csv；最终分析3篇文献，统计分析结果见result文件夹。

### 处理步骤：

1. **检查缺失文件清单**
   - 查看meta_files_miss.csv文件，确认缺失的具体文献
   - 核对文献标题、作者、发表年份等信息

2. **补充文献获取**
   - 通过PubMed、Web of Science等数据库重新下载
   - 联系图书馆文献传递服务
   - 查找开放获取版本或预印本

3. **重新上传分析**
   - 将补充的PDF文件添加到分析文件夹
   - 重新运行meta分析程序
   - 对比前后结果差异

### 补充完成后的结果：
根据分析在输入的4篇中，去重后有4篇，有0篇缺失HR数据，同时缺失0篇文献的pdf；最终分析4篇文献，统计分析结果见result文件夹。

**改进效果**：
- 样本量增加，统计效力提升
- 异质性评估更加准确
- 结果可信度和外推性增强`,
  
  model_selection: `**模型选择建议**

根据提供的meta分析结果，建议选择**随机效应模型（Random effects model）**，具体依据如下：

### 1. 异质性检验结果：
- I²=93.4%（95%CI:86.2%-96.8%），表明存在高度异质性
- Q检验p<0.0001（自由度3），拒绝同质性假设
- tau²=0.2358，提示存在显著的组间变异

### 2. 模型选择标准：
- 随机效应模型HR=0.6145（95%CI:0.3760-1.0041），p=0.0519
- 固定效应模型HR=0.6719（95%CI:0.6026-0.7491），p<0.0001
- 高异质性下优先选择随机效应模型（Cochrane Handbook推荐）

### 3. 临床决策建议：
- 联合治疗vs单药治疗HR=0.61，提示存在治疗优势（p=0.0519接近显著）
- 但需注意随机效应模型95%CI包含1，提示结果需谨慎解读
- 建议结合临床实际选择：若各研究人群异质性可控（如均为晚期患者），可考虑固定效应模型；若存在人群/治疗差异，应坚持随机效应模型

**注**：本结论基于提供的4项研究（k=4），其中Moore 2018研究HR=0.30可能显著影响异质性，建议后续研究需验证该异常值来源。`,

  heterogeneity_explanation: `异质性（Heterogeneity）指纳入研究中效应量差异的程度，反映各研究间真实效应不一致性。根 据当前meta分析结果：
**核心指标解读**：
0. **I²=93.4%**（95%CI:86.2%-96.8%）：>50%为中度，>75%为高度异质性，提示各研究差异主要由真实异质性（非抽样误差）导致
1. **tau²=0.2358**：组间方差值，反映各研究效应量离散程度
2. **Q检验p<0.0001**：拒绝同质性假设（α=0.05）
**临床意义**：
- 高异质性（I²>75%）提示存在以下潜在因素：
  - 研究人群差异（如分期/病理类型）
  - 干预措施实施差异（联合方案组成不同）
  - 终点定义差异（OS vs PFS）
- 需谨慎解读结果：随机效应模型HR=0.61（95%CI:0.38-1.00）提示联合治疗可能有益，但CI包含1（p=0.052），需结合临床判断
**处理建议**：
- 必须采用随机效应模型（Cochrane指南要求I²>50%优先选择）
- 需进行亚组分析或敏感性分析（如排除Moore 2018 HR=0.30的异常值）
- 结果外推时需限定适用人群（如仅晚期患者）
注：当前异质性主要来源于Moore 2018研究（HR=0.30显著低于其他研究），建议通过森林图可视 化差异来源。`,

  coze_assistant: `**选题助手使用指南**

可点击以下链接使用我们开发的专业选题助手：

https://www.coze.cn/store/agent/7508406128570122259?bot_id=true

### 选题助手功能：

1. **智能选题推荐**：基于当前研究热点和文献空白，为您推荐具有创新性和可行性的meta分析选题

2. **可行性评估**：评估选题的文献数量、研究质量、异质性风险等关键因素

3. **竞争分析**：检索已发表的相关meta分析，避免重复研究

4. **方法学建议**：针对具体选题提供检索策略、纳入排除标准、统计方法等专业建议

### 使用流程：

1. 访问上述链接进入选题助手界面
2. 输入您的研究领域或关键词（如"乳腺癌"、"免疫治疗"等）
3. 系统将为您生成个性化的选题建议
4. 根据建议选择最适合的研究方向
5. 获取详细的研究计划和方法学指导

**提示**：建议在使用选题助手前，先明确您的研究兴趣和可用资源，这样能获得更精准的选题建议。`
};

export const guessQuestions = [
  { value: 'what_is_matechat', label: 'MateChat是什么？' },
  { value: 'how_to_use', label: '如何使用MateChat？' },
  { value: 'feature_list', label: 'MateChat有哪些功能？' },
  { value: 'knowledge_base', label: '如何添加自定义知识库？' },
  { value: 'privacy_policy', label: '数据隐私政策' },
];